GloVe词向量

4.无监督算法 SimCLR

有点像词向量预训练模型，这个框架可以作为很多视觉相关的任务的预训练模型，可以在少量标注样本的情况下，拿到比较好的结果。
xz1308579340·2023-04-10 01:52

tensorflow中embedding_lookup()用法

withtf.Session()assess:sess.run(tf.global_variables_initializer())print(sess.run(embedding))第一个参数w是所有词汇的词向量
62ba53cbc93c·2023-04-09 20:20

图解自监督学习，人工智能蛋糕中最大的一块

虽然这个类比是有争论的，但我们也已经看到了自监督学习的影响，在自然语言处理领域最新发展(Word2Vec，Glove,ELMO,BERT)中，已经接受了自监督
风度78·2023-04-09 01:02

Transformer笔记01

这是原论文结构图，左边是encoders,右边是decoders,原论文n=6下面先看左边的encoder输入12字，然后按字切分，每个字切为长度512字节的词向量。
chy响当当·2023-04-08 05:35

BERT使用手册

transformers是huggingface提供的预训练模型库，可以轻松调用API来得到你的词向量。
晓柒NLP与药物设计·2023-04-07 10:26

BERT发展史（二）语言模型

那么一个理想的词向量应该是什么样呢？想象一下，我们身处于一个充满词语的空间，这个空间中，相似的词语们组成一个“家族”抱团取暖，它们的距离比较近；不相
LITD·2023-04-06 16:57

AI快车道PaddleNLP系列直播课7|细粒度情感分析实战NLP|文本情感分类

目前有传统方法和深度学习方法，我主要针对深度学习方法进行学习，深度学习方法需要大量数据，在缺乏数据的情况下，预训练的词向量可以作为模型输入，文中提到了中英两个预训练词向量的下载地址，可以一试。
云淡风轻__·2023-04-05 12:43

深度|为什么 Deep Learning 最先在语音识别和图像处理领域取得突破？

一个我所知道的例子是自然语言处理NLP中词向量（WordEmbedding）方法对传统语言模型的提升[1]；而且我相信，deeplearning还会进一步推动更多AI领域的发展。
weixin_34375233·2023-04-05 09:57

bert以首字表示词向量(2)

第二篇文章，通过一种新的方式来实现以首字表示词向量1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192
ox180x·2023-04-05 06:26

【ChatGPT4】 NLP（自然语言处理）第五课 三种向量词思考

-------------------------------------------------------------------------------我：FastText则是一种基于子词嵌入的词向量模型
醉醉大笨牛·2023-04-04 19:19

2018年10月31日

今天一直都在改GloVe的代码，总觉得没怎么摸鱼也花了很多时间，结果回头一看却好像没太多进度……是不是自己很久不碰代码导致能力下降了。
真昼之月·2023-04-04 16:36

Conv1d

通常，输入大小为word_embedding_dim*max_length，其中，word_embedding_dim为词向量的维度，max_length为句子的最大长度。
Zzz_25·2023-04-03 21:22

词嵌入模型word2vec

转化成数学就是，我们需要构建一个词空间，用词空间里的向量来表示单词，相似词对应的词向量在空间上距离近如何去构建一个词向量空
Neways谭·2023-04-03 21:11

图嵌入前篇之词嵌入模型 Wrod2Vec

词向量模型Word2VecSkip-gram模型是图嵌入模型RandomWalk中要使用到的模型，因此先学习Word2Vec神经网络语言模型NNLM目标：根据给定的词序列，预测下一个会出现的词，如给定“
_LvP·2023-04-03 20:49

NLP深度学习(pytorch)教程

2.2_emdeddings.ipynb:对预训练好的词向量，进行词或句子相似度计算，并画出示意图。3.3_rnn_text_classification.ipynb:
布口袋_天晴了·2023-04-02 06:35

读懂ChatGPT需要掌握哪些知识

自然语言处理的历史发展脉络是从词向量到RNN、注意力、Transformer、GPT、ChatGPT等。
AI强仔·2023-04-02 01:59

ELMO词向量训练模型原理

背景Word2vec是一种时下很流行的词向量训练工具，但是Word2vec有几个弊端：1.word2vec是一个静态模型，词向量一旦训练好，就无法进行更新。
xiaoyaGrace·2023-04-01 23:40

预训练：1、词向量是什么--word2vec静态词向量

通过词向量模型可将一个one-hotvector映射到一个维度更低的实数向量（embeddingvector
杏树·2023-04-01 23:37

预训练模型

目录一、BERT1、贡献1.1MLM任务1.2NSP任务2、实验细节二、ALBERT1、贡献1.1词向量分解1.2层参数共享1.3SOP任务三、ERNIE1、贡献2、实验细节2.1语料2.2MLM任务2.3DLM
hellozgy·2023-04-01 23:25

这些年，NLP常见的预训练模型剖析

基于预训练语言模型的词表示由于可以建模上下文信息，进而解决传统静态词向量不能建模“一词多义”语言现象的问题。
樱缘之梦·2023-04-01 23:13

静态词向量预训练模型笔记

静态词向量预训练模型笔记Word2Vec词向量CBOW：通过上下文对目标位置词进行预测。Skip-gram：通过目标位置词对上下文词进行预测。
等风来随风飘·2023-04-01 23:13

静态词向量之word2vec-skipgram

介绍当当当，欢迎来学习word2vecskipgram，关于word2vec，网上介绍的例子一大堆，这里就简单说明下。最开始进行tokenizer的时候，是使用onehot编码，缺点就是矩阵太大，另外太稀疏，而且词和词之前是不具备语义信息的。你说什么叫语义？语义没有官方定义，可以简单理解成更符合人类认知的，我觉得就可以理解成语义。而word2vec带来了稠密向量，并且词和词之间有了语义关联，可以用
ox180x·2023-04-01 23:12

静态词向量预训练模型

一方面，通过引入词的分布式表示，也就是词向量，大大缓解了数据稀疏带来的影响；另一方面，利用更先进的神经网络模型结构（如
Icarus_·2023-04-01 23:35

数据结构_哈夫曼树(python实现)

在NLP领域的词向量开篇制作Word2Vec中用到了一种softmax优化方法——层次softmax，就是将词频编码成哈夫曼树的形式，然后，（以skip-gr
Scc_hy·2023-04-01 20:38

ChatGPT/InstructGPT论文（一）

InstructGPT工作的主要结论五.总结六.参考链接一.GPT系列基于文本预训练的GPT-1，GPT-2，GPT-3三代模型都是采用的以Transformer为核心结构的模型（下图），不同的是模型的层数和词向量长度等超
cv_lhp·2023-04-01 08:24

19.6.22 小白随记：关于embedding嵌入层

#在完成了词向量的学习，激动的想赶快应用到神经网络当中，无奈直接的植入到神经网络的embedding中是不能使用的，所以还是需要了解embedding层的使用：嵌入层被定义为网络的第一个隐藏层，必须有三个参数
mini white·2023-04-01 03:27

使用Glove词嵌入对IMDB数据集进行二分类

IMDBDatasetof50KMovieReviews1、从文件中读取数据data_path='/kaggle/input/imdb-dataset-of-50k-movie-reviews/IMDBDataset.csv'#从文件中读取数据importpandasaspdimdb_data=pd.read_csv(data_path)#输出数据的shape以及前10个数据print(imdb_
如风的少年-·2023-04-01 01:18

一种挖掘文本中语义相似词的方法

解决该问题的办法很多，比如使用近义词词库进行匹配，或检索词语类的知识库(HowNet)，也可用word2vec之类的词向量技术进行cosine相似计算。
烛之文·2023-03-30 19:10

tf2 HuggingFace Transformer2.0 bert ner命名实体

之前在网络上搜索基于tf2的HuggingFaceTransformer2.0资料比较少，就给自己做个笔记词向量原理在此不介绍bert原理在此不介绍bert的输入参数input_idstoken_type_idsattention_maskbert
阿东7·2023-03-30 19:30

jieba textrank关键词提取 python_五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg,THULAC, HanLP...

最近玩公众号会话停不下来：玩转腾讯词向量：GameofWords（词语的加减游戏），准备把NLP相关的模块搬到线上，准确的说，搬到AINLP公众号后台对话，所以，趁着劳动节假期，给AINLP公众号后台聊天机器人添加了一项新技能
weixin_39773447·2023-03-30 15:25

基于BERT-PGN模型的中文新闻文本自动摘要生成——文本摘要生成（论文研读）

模型的中文新闻文本自动摘要生成（2020.07.08）基于BERT-PGN模型的中文新闻文本自动摘要生成（2020.07.08）摘要：0引言相关研究2BERT-PGN模型2.1基于预训练模型及多维语义特征的词向量获取阶段
椒椒。·2023-03-30 12:15

基于Rasa NLU搭建中文语义

--configRelease3、词向量数据模型链接：https://pan.baidu.com/s/1kNENvl
月然暄喆·2023-03-29 22:05

word2vec实例详解python_在python下word2vec词向量的详细解析

在python下word2vec词向量的详细解析发布时间：2020-07-1714:40:26来源：亿速云阅读：84作者：小猪这篇文章主要讲解了在python下word2vec词向量的详细解析，内容清晰明了
思索bike·2023-03-29 18:43

预训练word2vec，代码

词嵌入的应用包括基于词向量的余弦相似度为给定词找到语义相似的词。目录1.用于预训练词嵌入的数据集1.1读取数据集1.2下采样1.3中心词和上下文词的提取
流萤数点·2023-03-29 17:19

自然语言处理=======python利用word2vec实现计算词语相似度【gensim实现】

实验目的1、要利用已训练过的词向量模型进行词语相似度计算，实验中采用的词向量模型已事先通过训练获取的。2、于数据采用的是2020年特殊年份的数据，“疫情”是主要话题。
不良使·2023-03-29 17:53

NLP 分享：

Section1:本节主要内容：1.中文分词技术原理解析2.机器学习与神经网络模型基础概念3.关键字提取4.词向量解析本节期望：能使用jieba做基础的中文分词与常用算法进行关键字提取能使用word2vec
领导的玩具·2023-03-29 02:42

Word2Vec简明教程：入门、原理及代码实现

Word2Vec简明教程1.特征向量2.词向量2.1例1：King-Man+Woman=Queen2.2例2：跨语言同义词共现3.NNLM4.Word2Vec4.1SkipGram（1）基本概念（2）数据模型
机器学习Zero·2023-03-28 22:06

GloVe: Global Vectors for Word Representation 阅读笔记

GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation阅读笔记词嵌入模型背景研究目前关于词嵌入模型的研究主要有两个方向全局矩阵分解模型——latentsemanticanalysis
泰勒不会展开·2023-03-27 15:04

Convolutional Sequence to Sequence Learning

cnn-seq2seq传统的embedding，将词向量空间映射到d维编码器+解码器--多层cnn，卷积核的大小k，参数规模为kd*2d，其中kd为每一次卷积的输入矩阵大小（kd），2d为输出矩阵大小（
小绿叶mj·2023-03-27 07:05

自然语言处理|SkipGram训练中文词向量

课程作业，训练语料是维基百科的中文语料，训练词向量计算两个词之间的余弦相似度。关于预处理网络上有不少教程，后面如果有时间会补一下，程序结构图里给出了对应步骤用到的库，可以借鉴。
酸菜一汤·2023-03-27 07:48

word2vec之一发入魂（1）：CBOW, Skip-gram原理详解

其中这个转换过程被称为wordembedding，转换出来的向量也叫词向量。本文将从原理上简要介绍word2vec模型中包含的两个经典算法：CBOW与Skip-gram模型，并对两者的相同点，不同点
PYIPHANG·2023-03-27 07:46

词向量word2vec学习记录

前言最近又系统的学习了一遍词向量的一些基础知识，巩固了基础知识的同时又有了一些新的收货，在此想记录下学习过程中的笔记，写的不好的地方请见谅，如有错误欢迎指正一语言模型首先我们回顾一些基础的知识与概念，什么是语言模型呢
曾飞廉·2023-03-26 00:23

Wrod2vec计算句子相似度实战_3分钟热情学NLP第7篇

3分钟热情学NLP第7篇，Wrod2vec计算句子相似度实战方法1，计算句子中各个词向量，得出句子的平均值1、使用jieba分词，得出该句子包含的词；2、计算每个词的词向量；3、求得该句子的平均值4、采用余弦值
十三先·2023-03-25 21:42

from tensorflow.python.keras.utils import tf_utils ImportError: cannot import name 'tf_utils'

tensorflow1.8+keras2.3.1报错：E:\Anaconda3\envs\tensorflow\python.exeE:/deep_learn/yaozh/train_multi-label-glove
洛小喵·2023-03-25 02:38

自然语言处理之词向量模型介绍

nlp我们在平日的生活中所说的话语，如何使用计算机自动构造出来呢？一.探究我们在说一句话时，无形中做了什么1.人类语言通俗剖析我想吃晚饭  通过以上内容，我们可以把句的意思拆分为：我·想·吃·晚饭。我们通常在说“我”的时候，大脑其实是在思考下一个词，即“想”，然后说了“想”了同时，开始思考下一个词“吃”，以此类推。  也就是说，我们每一次说出下一个词的时候，是基于上一个词说的是什么而定的，这样才能
出题老头·2023-03-25 02:06

12.人工智能原理-循环：序列依赖问题

目录一、时间序列onehot编码词向量词向量算法二、编程实验三、总结四、往期内容一、时间序列前面两节课我们已经学习了卷积神经网络的基本原理和应用。
wanlin_yang·2023-03-24 19:20

Task5 基于深度学习的文本分类2

学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习
qq_39974560·2023-03-24 07:48

深度理解机器学习1-自然语言处理

·解释Word2Vec和GloVe的词嵌入功能。·使用Word2Vec和GloVe生成词嵌入。·使用NLTK、Gensim和Glove-Python库用于文本预处理以及生成词嵌入。
五百五。·2023-03-23 19:04

Kaggle word2vec NLP 教程 第二部分：词向量

原文：BagofWordsMeetsBagsofPopcorn译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译第二部分：词向量代码第二部分的教程代码在这里。
布客飞龙·2023-03-23 18:51

2018-04-02 第二周

如果要一句话概括词向量的用处，就是提供了一种数学化的方法，把自然语言这种符号信息转化为向量形式的数字信息。这样就把自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题。
hobxzzy·2023-03-23 00:53
上一页 7 8 9 10 11 12 13 14 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他